神經系統的信息傳導主要是通過神經放電而實現的，神經元作為神經系統的基本單元，其產生的電信號含有豐富的信息，故而研究神經細胞電信號的采集與處理有著重要意義[1]。神經細胞產生的電信號電位幅度一般在90～130mV，對于不同測量方法得到的神經細胞電信號也不盡相同，現主要技術有膜片鉗技術[2]和微電極陣列技術[3]。

膜片鉗技術對神經細胞電信號進行采集需要受過良好訓練的電生理學專家進行，采集難度較大，且通量低、數據采集慢。基于微電極對神經細胞電信號進行采集，可將細胞直接在電極芯片上進行無創培養，隨時觀察其生長情況，進而方便、快速地采集到神經細胞電信號。雖然以微電極陣列為傳感器對神經細胞電信號進行采集的方法由來已久，但是一直存在因為電極材料問題使得神經細胞不能很好地在電極表面生長且影響觀察，或者沒有相對應的外圍放大濾波裝置使得神經細胞電信號不能很好地獲得等問題。

該實驗用到的微電極陣列以玻璃為基底，并對電極表面鍍金，同時采用專用的微電極芯片連接器、放大濾波電路、信號采集卡完成神經細胞電信號的采集。之后為更好地對后續信號進行特征提取與分類，采用經驗模態分解（Empirical Mode De?composition，EMD）[4]的方法對信號進行分解，再根據信號分量特征選取信號的真實部分進行重組，得到去除噪聲的神經細胞電信號。通過文中提出的方法，使得對神經細胞電信號的研究更加便利。

1、神經細胞電信號采集系統

本文采用微電極陣列采集神經細胞電信號的方法。文中用到的神經細胞是現提取的小鼠神經細胞，微電極是共有60通道、單個電極圓盤直徑30μm、兩電極圓盤間距100μm的微電極陣列。首先需在微電極表面固定培養皿，對培養皿所在區域進行氧等離子體處理，使得離體的神經細胞可在電極圓盤上貼壁生長。當神經細胞培養2～3天后，在顯微鏡下觀察到細胞生長狀況良好，可進行電信號采集。微電極與神經細胞在微電極芯片的生長情況如圖1所示。

圖1微電極及在微電極芯片上培養的神經細胞放大圖

神經細胞電生理特性采集系統如圖2所示，主要包括電源、微電極芯片及接口裝置、前置放大器、數據采集卡、計算機。系統的預處理電路包括前置放大電路和濾波電路，主要負責將微弱的神經細胞電信號進行放大，同時去除基線漂移和高頻干擾信號，以供接下來的信號采集系統完成信號采集工作。基于LabVIEW的數據采集系統由上位PC機結合LabVIEW實現，將放大濾波電路處理后的信號經由NI-4462數據采集卡進行采集，以完成對前置放大器采集的電信號進行傳輸、轉換和存儲。計算機與信號采集卡之間采用PCI外部設備互聯總線的方式進行上下位機間的通信[5]，將記錄的信號傳輸至電腦上進行波形顯示和數據保存。

圖2神經細胞電信號采集系統

2、神經細胞電信號處理

通過微電極及其外圍設備采集到如圖3所示神經細胞電信號后，發現離體培養的神經細胞電信號幅值為75mV～125mV之間，且發放模式多呈爆發模式發放[6]，符合神經細胞的電信號發放情況。

圖3神經細胞電信號

由于檢測到的電信號主要是由細胞膜外吸附正電荷產生的場電勢，離體培養的細胞又與電極之間是容性連接，根據電容量與兩個極板的距離成反比的理論，細胞膜與電極間的依附程度對其是否能達到最佳耦合是至關重要的[7]。場電勢的大小與細胞－電極接觸間隙形成的電阻成比例。因此，細胞在電極上完全覆蓋的程度決定了細胞－電極界面的電特性，同時電極和細胞接觸的幾何形狀，如大小、尺寸以及相互位置也對其有影響[8]。在電極上培養細胞時發現，細胞在貼壁生長時經常會出現一個電極圓盤周圍有多個神經細胞同時存在，導致單個細胞不能完全與電極接觸，所以會出現采集到的神經細胞電信號可能是多個細胞共同活動的結果，導致細胞之間產生影響。同時采集電信號時細胞通過培養液與電極接觸產生的阻抗、電噪聲和環境噪聲也會影響采集結果[9]，不可避免地會摻雜生物噪聲及外來噪聲。

經驗模態分解方法可以根據信號的實際情況，自適應地分解信號，可對采集到的非平穩、非線性神經電信號進行較好的處理。本文參考Hilbert-Huang變換，利用EMD方法將一組摻雜噪聲的神經細胞電信號分解為若干本征模態函數IMF（Intrinsic Mode Function），所分解出來的各IMF分量包含了原噪聲信號的不同時間尺度的局部特征信號。之后對IMF分量進行希爾伯特變換取得各分量的瞬時頻率，進而有選擇性地恢復原信號[10]。具體步驟如下：

（1）利用EMD方法將圖3中摻雜噪聲的神經細胞電信號分解為若干本征模態函數IMF，以此可以實現真實信號與噪聲信號的近似分離。原始信號可以表示成式（1）：

即原始信號分解成n個固有模態（IMF）和一個殘余信號rn(t)，殘余信號是一個平均的趨勢或是一個常數[11]。所有分量如圖4所示。

圖4信號分解后的IMF分量圖

由圖4可知，IMF1～IMF4分量的頻率相對較大，初步判斷為高頻噪聲，IMF5～IMF8的頻率相對較小，初步判斷為信號的真實部分。下面將結合各IMF分量的希爾伯特變換得到的幅頻特性圖再做進一步的判斷。

（2）對提取的各IMF分量進行希爾伯特變換，進而得到信號的幅頻特性圖，求得信號的瞬時頻率[12]為式（2）：

圖5各分量幅頻特性圖

由圖5可以看出，IMF1～IMF4的幅頻特性圖中，包含很多大于50Hz的峰值，而IMF5～IMF8的幅頻特性圖中峰值主要集中于0～50Hz。進一步可以判定IMF1～IMF4為噪聲部分，IMF5～IMF8為信號的有用部分。

（3）對判定為噪聲的成分進行去除，對判定為有用的信號成分加以保留，利用式（3）對信號進行重構。

得到去除噪聲后的信號，原始信號與去除噪聲后的信號波形對比如圖6所示。

圖6原始信號與去除噪聲后的信號波形對比圖

由圖6結果對比表明，先對信號進行經驗模態分解，之后根據分解信號特征去除噪聲部分，再把有用部分進行整合得到新的信號，這種方法不但能夠有效地抑制噪聲，還可以較好地保留原始神經細胞電信號的波形成分。

3、結論

本文利用微電極陣列對神經細胞電信號進行了采集，通過實驗發現神經細胞可以在微電極上很好地生長，經過2～3天培養就可以在顯微鏡下觀察到細胞已在電極圓盤周圍貼壁生長，對神經細胞電信號進行測量時發現可以產生75mV～125mV的明顯放電現象。之后通過經驗模態分解方法將原始的神經細胞電信號分解成多個IMF分量，以此實現真實信號與噪聲信號的近似分離。之后從高頻IMF分量中找出包含噪聲的分量，然后將其剔除，剩余的IMF分量不做處理。最后將剩余未做處理的IMF分量重新整合就能獲得去除噪聲的真實信號。

雖然經過對比處理前與處理后的信號波形，發現本文的方法比較適合對用微電極采集到的神經細胞電信號去除噪聲，但是由于在培養神經細胞過程中不能很好的控制細胞生長方向和數量，導致一些電極圓盤上長有很多神經細胞，另一些上面卻只有很稀少或沒有神經細胞，故而在使用微電極陣列對神經細胞電信號進行采集時各細胞間不可避免的會產生干擾。在后續的研究中會通過改變微電極陣列結構，或者利用加藥的方法來控制神經細胞在微電極上定向生長，完成特定神經細胞電信號的采集。

本文提出了一種簡單可行的實驗方法，可完成神經細胞電信號的采集與處理。這種方法為之后研究神經細胞奠定了基礎，尤其可對研究神經細胞電信號內蘊涵的豐富信息提供幫助，繼而為生物醫學、神經信息學、新型傳感器等眾多領域的研究提供基礎。